该论文提出了一种基于Transformer的端到端方法DLAFormer，用于文档布局分析。DLAFormer整合了多个文档布局分析任务，包括图形页面对象检测、文本区域检测、逻辑角色分类和阅读顺序预测。通过将这些任务视为关系预测问题，并采用统一标签空间方法，DLAFormer能够同时有效地处理这些任务。实验结果表明，DLAFormer在文档布局分析基准测试中表现优于先前的方法。

本文探讨了文档布局分析（DLA），介绍了基于图的布局分析模型（GLAM）和双流视觉格点变换器（VGT）。研究表明，这些模型在文档分类和对象检测中表现优异，尤其在处理复杂文档时，准确率可达99%。此外，提出了稳健性测试和新数据集，以提升模型的实际应用效果。